基于改进智能优化算法的磁偶极子目标参数估计方法研究

冉晓玉; 邱伟; 胡海军; 杨璐璐

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)02-0028-04

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基于改进智能优化算法的磁偶极子目标参数估计方法研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进智能优化算法的磁偶极子目标参数估计方法研究
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第2期页码：28-31+36
- 作者机构：
  
  1. 长沙理工大学数学与统计学院应用统计系
  2. 国防科技大学气象海洋学院海洋科学系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)02-0028-04
  中图分类号： TP18;O441.2
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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冉晓玉, 邱伟, 胡海军, 等. 基于改进智能优化算法的磁偶极子目标参数估计方法研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):28-31+36.
冉晓玉, 邱伟, 胡海军, 等. 基于改进智能优化算法的磁偶极子目标参数估计方法研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):28-31+36. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)02-0028-04.

DOI：

摘要

针对磁偶极子实时定位问题，提出了一种基于改进智能优化算法的磁偶极子目标参数估计方法。具体地，针对标准灰狼优化(GWO)算法易陷入局部最优的不足，提出一种GWO—粒子群优化(PSO)混合算法。首先，通过佳点集初始化使初始种群位置更加均匀；其次，结合PSO算法改进种群位置更新公式，增强种群之间的交流；另外加入改变概率和莱维飞行(LF)

增强种群的活性，避免算法陷入局部最优。本文采用仿真数据对所提方法的有效性进行验证，结果表明：所提的改进定位算法在低信噪比下的定位精度更高，收敛速度更快，稳健性更优，可用于磁性目标探测。

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关键词

Keywords

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一种基于佳点集原理的约束优化进化算法[J]. 肖赤心;蔡自兴;王勇;周经野.控制与决策,2009(02)

Finite element model updating using crow search algorithm with Levy flight[J]. Hao Wu;Pingbo Wu;Kai Xu;Fansong Li.International Journal for Numerical Methods in Engineering,2020

Grey Wolf Optimizer[J]. Seyedali Mirjalili;Seyed Mohammad Mirjalili;Andrew Lewis.Advances in Engineering Software,2014

Recursive Bayesian Method for Magnetic Dipole Tracking With a Tensor Gradiometer[J]. Marius Birsan.IEEE Transactions on Magnetics,2011

A New Tracking System for Three Magnetic Objectives[J]. Yang, W.;Hu, C.;Li, M.;Meng, M. Q.-H.;Song, S..IEEE Transactions on Magnetics,2010

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